Detecção de defeitos em motores de indução trifásicos através da avaliação do comportamento térmico

• Autor(a) principal: Saracino, Aline Mayara Spricigo
• Data de Publicação: 2019
• Outros Autores: Horimi, Cinthia Akemi
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/8167
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA; Motores elétricos de indução; Localização de falhas (Engenharia); Temperatura; Electric motors, Induction; Fault location (Engineering); Temperature

O motor de indução trifásico possui amplo uso na sociedade moderna, pois pode ser utilizado em praticamente qualquer aplicação. Apesar de possuírem alta durabilidade, os motores estão sujeitos a esforços que poderão causar defeitos e falhas, e consequentemente, paradas indesejáveis. Este trabalho apresenta uma contribuição ao estudo de métodos de detecção de defeitos em motores de indução trifásicos, em que desenvolveu-se dois modelos matemáticos que simulam o comportamento térmico do motor para determinadas condições de operação, a fim de verificar qual dos modelos apresenta melhor resultado em comparação com os dados obtidos nos ensaios realizados. A partir de dados de entrada (tensão trifásica, corrente trifásica e escorregamento) e dados de saída (temperatura), o objetivo foi encontrar um modelo que descreva as condições de funcionamento do motor. Os modelos escolhidos para o estudo foram a Regressão Linear Múltipla e a Modelagem em Espaço de Estados. Para o estudo, realizou-se ensaios com o rotor normal para determinação dos dados e comparação com o rotor com barra aberta, além disso, os dados obtidos foram normalizados para aplicação dos dois métodos. A partir dos resultados obtidos, analisou-se o desempenho de cada método, identificando o mais adequado para se modelar o sistema e detectar defeitos, bem como indicar condições anormais de funcionamento. Foi realizado a validação com novos dados e assim obteve-se a confirmação que o modelo em Espaço de Estados foi o mais eficaz para se estimar a temperatura e consequentemente, detectar defeitos.